当数字城市被纳入国家顶层设计，比如"数字中国"战略，其定位发生了根本性转变。它不再仅仅是技术 应用或产业发展，而是承载着提升国家竞争力和推进治理能力现代化的战略使命。当前，我国数字城市 的发展已然超越了技术应用的初级阶段，进入了对其根本目的、服务对象和决策机制进行深度反思的价 值重塑期。当数字城市的核心目标从商业利益转向公共价值时，过去那种以技术为中心的建设模式便难 以为继，技术应用的社会影响、数据治理的伦理边界、公共服务的普惠性等问题，被推到了舞台中央。 许余洁(联和金融数字经济研究所学术所长、首席经济学家) 近日，2025全球数字经济大会在国家会议中心举行，大会以"建设数字友好城市"为主题，致力在全球数 字经济制度型开放和多双边合作中发挥更加重大且实际的作用。当前，全球城市集体迈向数字化转型的 十字路口，我国包括北京、上海、深圳在内的很多大城市正致力于建设"全球数字经济标杆城市"，这一 宏大愿景面临着前所未有的机遇与挑战。 在新的发展阶段，必须正确处理两对核心关系，这构成了数字城市实现价值回归的基石。第一，价值与 技术的关系，即目标与手段的关系。长期以来，许多数字城市项目陷入了"技术崇拜"的误区，表现 为 ...

行业现状与问题 - 汽车行业已形成"上半场电动化下半场智能化"的共识，2025年第一季度各厂商密集发布智驾技术和产品，但实际技术水平良莠不齐 [4] - 厂商对L2-L4智驾级别的模糊宣传（如"0接管"）导致消费者盲目信任，引发类似小米SU7事故（97km/h撞击速度远超C-NCAP测试标准的64km/h和55km/h）的悲剧 [4][10] - 实验室数据（如AEB测试）与真实道路场景存在鸿沟，非标准障碍物（锥形桶、侧翻车辆等）的致命风险被忽视 [8][10] 心理学机制分析 - **幸存者偏差**：车企仅展示完美测试场景（如环岛行驶演示），掩盖极端工况失效案例，类似二战战机防护决策的认知陷阱 [8][10] - **自动化信任**：用户对高可靠性系统产生过度依赖，神经科学研究显示这会降低警觉性（注意力从"主动控制"转向"被动监控"），2009年法航坠机事故即因此导致 [12] - **心智模型错误**：驾驶者高估接管能力，实际获取情境意识需时较长（7s感知车辆数量，12s判断距离，20s感知速度），非常规场景下系统交还控制权时易出现致命失误 [14][15] - **道德推脱**：事故后车主通过"责任转移"机制归咎车企（如"系统未制动"），形成社交平台上的集体记忆偏差，类似金融市场羊群效应 [18] 解决方案方向 - **技术透明化**：需展示系统失效案例（如通过驾驶模拟器训练），实际体验比视频告知更有效 [16] - **系统设计优化**：告警机制需考虑内容、形式、时机（如多模态匹配），帮助用户快速重建情境意识 [20][22] - **用户教育**：新车培训应强调接管情景，构建正确心智模型，同时通过轻松方式保持驾驶员对路面的注意力 [20][22] - **行业规范**：需限制误导性宣传，推动技术标准明确化（如区分L2-L4级别），减少消费者认知偏差 [20]